Техническое описание Rockchip rk3588 производители

TC-RV1126 AI Core Board для Gold Finger: Rockchip RV1126 AI Core Vision Board 14-нм четырехъядерный 32-битный процессор A7 с низким энергопотреблением AI Vision RV1126, встроенный процессор нейронной сети 2.0Tops NPU. Основная плата использует технологию иммерсионного золота, устойчивость к коррозии, встроенный видеокодек Video CODEC, поддерживает 4K H.264/H.265 @ 30FPS и многоканальный видеокодек. Основные платы платформы с открытым исходным кодом Thinkcore и платы для разработки.

RV1126 AI Binocular Camera Face Recognition Board Kit, сделанный в Китае, можно купить по низкой цене в Thinkcore Technology. Если вам нужен прайс-лист и предложение, вы можете спросить нас, оставив сообщение.

Плату адаптера TTL-RS232, сделанную в Китае, можно купить по низкой цене в компании Thinkcore Technology. Если вам нужен прайс-лист и предложение, вы можете спросить нас, оставив сообщение.

RK3568, четырехъядерный 64-разрядный процессор Cortex-A55 с 22-нм литографическим процессом, имеет частоту до 2,0 ГГц, обеспечивая эффективную и стабильную производительность при обработке данных серверного оборудования. Существуют различные варианты хранения, позволяющие клиентам быстро осуществлять исследования и производство продукции. Он поддерживает до 8 ГБ оперативной памяти с разрядностью до 32 бит и частотой до 1600 МГц. Он поддерживает ECC для всех каналов передачи данных, что делает данные более безопасными и надежными, а также отвечает требованиям для работы приложений с большими объемами памяти. Он интегрирован с двухъядерным графическим процессором, высокопроизводительным VPU и высокоэффективным NPU. Графический процессор поддерживает OpenGL ES3.2/2.0/1.1, Vulkan1.1. VPU может обеспечивать декодирование видео 4K 60fps H.265/H.264/VP9 и кодирование видео 1080P 100fps H.265/H.264. NPU поддерживает переключение основных фреймворков, таких как Caffe/TensorFlow, одним щелчком мыши.

Купить плату адаптера Raspberry pi в компании Thinkcore.

K11 3D распознавание лица Smart Lock - это видеокамерный модуль, встроенный в алгоритмы искусственного интеллекта, которые помогают улучшить и автоматизировать системы наблюдения за видео. Это компактный модуль камеры с низким энергопотреблением, который предназначен для легкой интеграции в существующие или новые системы видеонаблюдения. Модуль поддерживает сетевое подключение, позволяя ему общаться с другими устройствами в той же сети, таких как сервер или облачное хранилище.